package com.tanhua.mogon.api;

import com.tanhua.api.RecommendUserApi;
import com.tanhua.model.mongo.RecommendUser;
import com.tanhua.model.mongo.UserLike;
import org.apache.dubbo.config.annotation.DubboService;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.data.domain.Sort;
import org.springframework.data.mongodb.core.MongoTemplate;
import org.springframework.data.mongodb.core.aggregation.Aggregation;
import org.springframework.data.mongodb.core.aggregation.AggregationResults;
import org.springframework.data.mongodb.core.aggregation.TypedAggregation;
import org.springframework.data.mongodb.core.query.Criteria;
import org.springframework.data.mongodb.core.query.Query;

import java.util.List;
import java.util.stream.Collectors;

@DubboService
public class RecommendUserApiImpl implements RecommendUserApi {

    @Autowired
    private MongoTemplate mongoTemplate;

    /**
     * 实现今日佳人查询
     * @param userId
     * @return
     */
    @Override
    public RecommendUser findWithMaxScore(Long userId) {
        //在mong数据库的recommed_user表中，当前登录用户的id在该表中的属性字段是toUserId

        //1.根据用户的id查询佳人表中该用户对应佳人,
        Criteria criteria = Criteria.where("toUserId").is(userId);



        //2.构建查询条件获取分数最高的佳人
        Query query = Query.query(criteria).with(Sort.by(Sort.Order.desc("score"))).limit(1);

        //3.调用mongoTemplate对象查询
        RecommendUser recommendUser = mongoTemplate.findOne(query, RecommendUser.class);

        //4.判断查询的recommendUser是否存在（新人用户刚注册时没有推荐，则查不到数据）
        if (recommendUser ==null){
            query = new Query().with(Sort.by(Sort.Order.desc("score"))).limit(1);
            recommendUser = mongoTemplate.findOne(query,RecommendUser.class);

            //重设评分  根据业务要求来
            recommendUser.setScore(95d);
        }
        return recommendUser;
    }


    /**
     * 查询所有的推荐好友信息
     * @param userId
     * @return
     */
    @Override
    public List<RecommendUser> findByUser(Long userId) {
        //1.根据当前用户的id,查询所有的好友信息
        Criteria criteria = Criteria.where("toUserId").is(userId);

        //2.创建查询条件
        Query query = Query.query(criteria).with(Sort.by(Sort.Order.desc("score")));

        //3.通过mongoTemplate对象查询好友信息
        List<RecommendUser> recommendUsers = mongoTemplate.find(query, RecommendUser.class);

        //4.返回结果
        return recommendUsers;
    }

    /**
     * 根据当前用户id，推荐表中的佳人id，查询该佳人推荐给我的信息
     * @param userId
     * @param toUserId
     * @return
     */
    @Override
    public RecommendUser findRecommenderUser(Long userId, Long toUserId) {
        //1.构建查询条件
        Query query = Query.query(Criteria.where("userId").is(userId)
                .and("toUserId").is(toUserId));

        //2.执行拆线呢
        RecommendUser user = mongoTemplate.findOne(query, RecommendUser.class);

        //3.判断佳人信息是否存在,不存在，则构建一个
        if (user == null){
            user = new RecommendUser();
            user.setUserId(userId);
            user.setToUserId(toUserId);
            user.setScore(95d);
        }

        return user;
    }

    /**
     * 根据用户id查询该用户的推荐数据（查询探花列表，卡片数据）
     * @param userId
     * @param count
     * @return
     */
    @Override
    public List<RecommendUser> queryCardsList(Long userId, int count) {
        //1.构建查询条件，查询喜欢和不喜欢的数据
        Query query = Query.query(Criteria.where("userId").is(userId));
        List<UserLike> userLikeList = mongoTemplate.find(query, UserLike.class);
        //2.获取喜欢用户的id
        List<Long> likeUserIds = userLikeList.stream().map(UserLike::getLikeUserId).collect(Collectors.toList());
        //3.构建查询对象，查询推荐用户,排除喜欢不喜欢的数据
        Criteria criteria = Criteria.where("userId").nin(likeUserIds);

        //4.使用统计函数，随机获取推荐的用户列表
        TypedAggregation<?> aggregation = Aggregation.newAggregation(
                RecommendUser.class,
                Aggregation.match(criteria),//查询条件
                Aggregation.sample(count)  //查询数量，注意需要放在最后
        );

        //5.统计查询
        AggregationResults<RecommendUser> results = mongoTemplate.aggregate(aggregation, RecommendUser.class);
        //6.返回结果
        return results.getMappedResults();
    }
}
